我是靠谱客的博主 精明口红,最近开发中收集的这篇文章主要介绍Python静态检查工具,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

Python是一门动态语言。在给python传参数的时候并没 有严格的类型限制。写python程序的时候,发现错误经常只能在执行的时候发现。有一些 错误由于隐藏的比较深,只有特定逻辑才会触发,往往导致需要花很多时间才能将语法错误慢慢排查出来。其实有一些错误是很明显的,假如能在写程序的时候发现这些错误,就能提高工作效率。

注:习惯了C/C++等编译语言,使用像Python这种动态语言,总有点不放心,特别是搭建比较大的系统的时候。Python静态语法检查工具就出现了。

Pyflakes(错误检查利器)

 

一个用于检查Python源文件错误的简单程序。

Pyflakes分析程序并且检查各种错误。它通过解析源文件实现,无需导入它,因此在模块中使用是安全的,没有任何的副作用。它也相当的快。

安装

快速安装方法:pip installpyflakes

你可以有两种方式使用Pyflakes:

命令行使用

命令行用法:

pyflakes *.py

VIM配置

第二种方式:VIM编辑器的配置,首先Vim必须支持Python,VIM是否支持Python使用下面的方式检查。

vim

#进入vim编辑器界面之后,在命令行模式下输入如下命令

:version

VIM - Vi IMproved 7.3 (2010Aug 15, compiled Oct 27 2010 17:51:38)

MS-Windows 32 位控制台版本

包含补丁: 1-46

编译者 Bram@KIBAALE

大型版本 无图形界面。 可使用(+)与不可使用(-)的功能:

+arabic +autocmd-balloon_eval -browse ++builtin_terms +byte_offset +cindent

+clientserver +clipboard+cmdline_compl +cmdline_hist +cmdline_info +comments

+conceal +cryptv +cscope+cursorbind +cursorshape +dialog_con +diff +digraphs -dn

-ebcdic +emacs_tags +eval+ex_extra +extra_search +farsi +file_in_path

+find_in_path +float+folding -footer +gettext/dyn -hangul_input +iconv/dyn

+insert_expand +jumplist+keymap +langmap +libcall +linebreak +lispindent +listcm

+localmap -lua +menu +mksession +modify_fname+mouse -mouseshape +multi_byte

+multi_lang -mzscheme-netbeans_intg -osfiletype +path_extra -perl +persistent_un

-postscript +printer -profile -python -python3+quickfix +reltime +rightleft -ru

+scrollbind +signs +smartindent -sniff+startuptime +statusline -sun_workshop

+syntax +tag_binary+tag_old_static -tag_any_white -tcl -tgetent -termresponse

+textobjects +title -toolbar+user_commands +vertsplit +virtualedit +visual

+visualextra +viminfo+vreplace +wildignore +wildmenu +windows +writebackup

-xfontset -xim -xterm_save-xpm_w32

其中,+号代表支持,-号表示不支持。因此上面的vim不支持python,那么你需要升级你们的vim啦!下面我们对vim进行配置,使其支持pyflakes。

首先,下载pyflakes.vim,将其解压到vim的配置文件夹,例如:直接拷贝到/etc/vim/文件夹下面。

然后,修改vim的配置,打开vimrc,配置如下选项:

ifhas(autocmd)

filetype plugin indent on

endif

flake8(代码规范利器)

概述

flake8是下面三个工具的封装:

1)PyFlakes

2)Pep8

3)NedBatchelder’s McCabe script

Flake8的下载地址:https://pypi.python.org/pypi/flake8,优点是可扩展。

Flake8通过启动单独的flake8脚本运行所有工具,它在一个Per文件中显示告警,合并到输出中。

也增加一些特征:

1)包含这行文件将被忽略:#flake8: noqa

2)结尾包含#noqa注释的行将不发布告警

3)GIT和Mercurial钩子

4)McCabe复杂度检查器

5)可以通过flake8.extension入口点扩展

安装

下载源码后解压缩进行安装:pythonsetup.py install

快速安装:pipinstall flake8

使用

为了运行flake8只需在任意目录或Python模块上调用它。

$ flake8 coolproject

coolproject/mod.py:97:1: F401 'shutil'imported but unused

coolproject/mod.py:625:17: E225 missingwhitespace around operato

coolproject/mod.py:729:1: F811 redefinitionof function 'readlines' from line 723

coolproject/mod.py:1028:1: F841 localvariable 'errors' is assigned to but never used

PyFlakes和Pep8(和可选的插件)的输出将合并起来一起返回。

Flake8提供一个扩展选项:--max-complexity,如果函数的McCabe复杂度比给定的值更高将发出一个告警。缺省它是不激活的。

$ flake8 --max-complexity 12 coolproject

coolproject/mod.py:97:1: F401 'shutil'imported but unused

coolproject/mod.py:625:17: E225 missingwhitespace around operator

coolproject/mod.py:729:1: F811 redefinitionof unused 'readlines' from line 723

coolproject/mod.py:939:1: C901'Checker.check_all' is too complex (12)

coolproject/mod.py:1028:1: F841 localvariable 'errors' is assigned to but never used

coolproject/mod.py:1204:1: C901 'selftest'is too complex (14)

该特征对于检查非常复杂的代码相当有用。根据McCabe,低于10的任何代码都太复杂了。

VIM配置

如果希望在Vim中使用flake8,使用vundle进行安装。

Flake8 plugin for Vim.

Bundle 'nvie/vim-flake8'

compiler plugin for python stylechecking tool.

Bundle 'vim-scripts/pylint.vim'

autocmd FileType python compiler pylint

vundle的官方网址:https://github.com/gmarik/vundle

简单可用的vimrc,下载方法如下:

git clone https://github.com/icocoa/icocoa-vimrc.git--recursive vimrc // icocoa is my another account in GitHub

Pychecker

官方网址:http://pychecker.sourceforge.net/

http://sourceforge.net/projects/pychecker/

https://pypi.python.org/pypi/PyChecker

概述

PyChecker是Python代码的静态分析工具,它能够帮助查找Python代码的bug,而且能够对代码的复杂度和格式等提出警告。

PyChecker可以工作在多种方式之下。首先,PyChecker会导入所检查文件中包含的模块,检查导入是否正确,同时检查文件中的函数、类和方法等。

PyChecker可以检查出来的问题有如下几种:

1)全局量没有找到,比如没有导入模块

2)传递给函数、方法、构造器的参数数目错误

3)传递给内建函数和方法的参数数目错误

4)字符串格式化信息不匹配

5)使用不存在的类方法和属性

6)覆盖函数时改变了签名

7)在同一作用域中重定义了函数、类、方法

8)使用未初始化的变量

9)方法的第一个参数不是self

10)未使用的全局量和本地量(模块或变量)

11)未使用的函数/方法的参数(不包括self)

12)模块、类、函数和方法中没有docstring

安装

从官网下载最新版本的PyChecker之后,解压安装即可:

python setup.pyinstall

基本使用

pycheckersetup.py

使用--only参数可以只检查自身的语法问题。

pychecker --onlysetup.py

参数和选项说明:pychecker[options] file1.py file2.py ...

--only 只给出命令行的文件的警告,默认为no

-#,--limit 显示的最大警告数,默认为10

--no-shadowbuiltin 检查是否有变量覆盖了内建变量,默认为off

-q,--stdlib 忽略标准库的文件的警告,默认为off

-T,--argsused 未使用的方法/函数的关键字,默认为on

配置

修改默认配置和行为:.pycheckrc文件,该文件放置在$HOME目录下,--rcfile选项可以生成一份默认的配置文件。

要禁止一些模块/函数/类/方法的警告信息,可以在.pycheckrc文件中定义一个禁止字典,键类似:“module”,“module.function”,“module.class”等。

或者直接在代码中定义:

__pychecker__ ='no-namedargs maxreturns=0 unsednames=foo,bar'

其中__pychecker__格式的值和在禁止字典中的值是一样的。

在代码文件中导入PyChecker模块及使用:

importpychecker.checker

这将会检查所有在PyChecker之后导入的模块,之前的不检查。

如果不能传递命令行参数,可以使用:

os.environ['PYCHECKER']= 'command line options here'

等价于在shell环境中设置PYCHECKER:

PYCHECKER='no-namedargsmaxreturns=0' /path/to/your/program

要关闭警告,可以在导入PyChecker之前,加上:

os.environ['PYCHECKER_DISABLED']= 1

等价于在shell环境中设置PYCHECKER_DISABLED:

PYCHECKER_DISABLED=1/path/to/your/program

Pylint(推荐)

PyLint的下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pylint

PyLint的官网:http://www.pylint.org/

概述

PyLint是Python源代码分析器,它查找编程错误,帮助执行一个代码标准和嗅探一些代码味道。

缺省情况下,PyLint启用许多规则。它具有高度可配置性,从代码内部处理程序控制它。另外,编写插件添加到自己的检查中是可能的。

注意:相比于PyChecker,Pylint是一个高阶的Python代码分析工具,它分析Python代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8)和有潜在问题的代码。目前 Pylint 的最新版本是 pylint-1.2.1。可以检查一行代码的长度、变量名是否符合规范等。运行两次可以看出代码是否改进,分数是否有所提高,10分满分。

Pylint是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8,具体信息,请参阅参考资料)和有潜在问题的代码。

1)Pylint 是一个 Python 工具,除了平常代码分析工具的作用之外,它提供了更多的功能:如检查一行代码的长度,变量名是否符合命名标准,一个声明过的接口是否被真正实现等等。

2)Pylint 的一个很大的好处是它的高可配置性,高可定制性,并且可以很容易写小插件来添加功能。

3)如果运行两次Pylint,它会同时显示出当前和上次的运行结果,从而可以看出代码质量是否得到了改进。

4)目前在 eclipse 的 pydev 插件中也集成了Pylint。

Pylint要求astroid(越新越好)和logilab-common(版本>= 0.53)软件包。

https://bitbucket.org/logilab/astroid

http://www.logilab.org/projects/common

安装

从源码发行版安装,解压Tar包并且运行:

python setup.py install

快速安装方法:pipinstall pylint

你必须使用类似的方法安装依赖。对于Debian和RPM安装包,根据你Linux发行版中使用你的常用工具。

PyDev中对Python的语法检查使用了PyLint,配置它是需要注意下面几点:

1)首先要安装logilab-asting和logilab-common。

2)然后要让这两个包正常工作,要对logilab-common做些动作:

proc.py line(115)

 

fromsignal import * #signal, SIGXCPU, SIGKILL, SIGUSR2, SIGUSR1

fromos import * #killpg, getpid, setpgrp

fromthreading import Timer, currentThread, Thread, Event

fromtime import time

 

#from resource import getrlimit, setrlimit,RLIMIT_CPU, RLIMIT_AS

错误提示说明

(C) 惯例。违反了编码风格标准

(R) 重构。写得非常糟糕的代码。

(W) 警告。某些 Python 特定的问题。

(E) 错误。很可能是代码中的错误。

(F) 致命错误。阻止 Pylint 进一步运行的错误。

运行

从命令行调用Pylint,使用方法如下:

pylint [options] module_or_package

你应该给PyLint传递一个Python包或模块的名称。Pylint将导入该包或模块,因此你应该注意你的PYTHONPATH,因为它是一个常见错误分析模块的安装版本,而不是开发版本。

也可以分析Python文件,但是有一些限制。记住Pylint将尝试转换文件名为模块名,只有成功才能处理文件。

最后

以上就是精明口红为你收集整理的Python静态检查工具的全部内容,希望文章能够帮你解决Python静态检查工具所遇到的程序开发问题。

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